1、word embedding
词嵌入，也叫词向量。对于文本数据，我们需要将其转换为数值型才能输入到模型中。词向量就是这样一种转换数据的方法。通常我们表示文本数据是将其one-hot编码，比如某文本有10000个不同的词汇，我们将其编码成10000维的向量，其中只在某一位数值是1，其他是0。那么一个语句包含了多个词汇，我们如何将其转化为多维向量。一种是纯粹的自用one-hot编码即可，但是这样没有考虑词汇与词汇之间的相关性，也没有考虑语法结构问题。
所以，我们参考自编码模型，通过输入相关的词汇(x_a,x_b)对作为模型的输入输出，求得其中间隐藏层的权重矩阵w。然后将w乘以输入语句X就可以得到了我们说想要的这个句子的词向量表示。
2、word2vec
谷歌推出的word2vec正是这样的一种模型。将词汇表示称向量，具有关联性的词汇之间通过之前的模型训练，它们所得的向量之间也具有相关性。而如何得到词汇对有下面两种做法。
3、skip-gram
根据当前单词预测上下文。通过固定的窗口对句子进行滑动，截取词汇对。如“我想要去北京“这一句，可以截取成“我–我想，我要“；“想-我想，想要，想去“；“要-我要；想要；要去；要北“等与当前词相关的词汇对。然后放入模型中去训练，最后一层接上softmax可以得到这种词汇对出现在整个文本中的概率大小。
4、cbow
使用上下文预测当前词汇。
（待续～～）